Stata14 新機能

Stata14 の主な新機能ををご紹介します。

※Stata14の無償アップデート版Stata14.1の新機能についてはこちらのページをご覧ください。

Stata14

1.ベイズ分析

ベイズ分析 ベイズ分析は、確率を用いた統計的分析手法で、未知のパラメータに対する調査上の疑問に答えることができます。男性の平均身長が175cmから200cmの間になる確率や、女性の平均身長が150cmから175cmの間になる確率は?―こうした疑問に解答を与えます。

2.マルチレベル生存モデル

マルチレベル生存モデル マルチレベルデータとして処理できる生存データや間隔データをお持ちではありませんか?ある病院のそれぞれの医師が担当する各患者の待ち時間。特定の地区の各学校の全生徒のテストの得点。Stata14では、こうしたデータを変量効果(切片)、変量効果(係数)、入れ子型効果、クロス効果などを用いたパラメトリック法を用いて分析ができます。

3.内生処置効果

内生処置効果 処置効果推定量は、観察データから因果効果を導出するための推定量です。Stata 14では、ある非観測変数が処置とアウトカムに影響する、いわゆる内生性問題の対処法を新たに追加しました。

4.ユニコード(Unicode)、日本語インターフェース

ユニコード 右にあるdescribeの実行結果をご覧ください。ちなみに、これはauto.dtaのものです。日本語があったので、違和感を覚えた方もいることでしょう。つまり、Stata 14では新たにユニコード(Unicode)をサポートしましたので、日本語が利用できるようになりました。

また、日本語インターフェースを搭載しましたので、メニューやダイアログが日本語表示となりました。(一部ダイアログが英語のままの部分がございます。ヘルプファイルは英語のみです。) インターフェースの言語はメニューから「英語」「日本語」「スペイン語」を選択できますので、従来通りの英語表示に切り替えることも可能です。

5.パネルデータ生存モデル

パネルデータ生存モデル Stataは従来から生存モデルのフィットができ、パラメトリック分布、右側打ち切りのあるデータに対応しています。

また、パネルデータモデルのフィットにも充実した機能を用意しており、個体の持つ独自の効果を非観測な変量効果として、モデル推定を行います。

Stata 14では、この2モデルを組み合わせて分析ができるようになりました。

6.マルコフスイッチングモデル

マルコフスイッチングモデル マルコフスイッチングモデルでは、レジーム間でパラメータが時間変化をする時系列モデルを扱います。スイッチングは、ダイナミックとスタティックの両方のスイッチングに対応しています。

7.サーベイデータのためのマルチレベルモデル

Stata 14では、サーベイデータ用に調整された点推定、標準誤差、検定を、マルチレベルモデルに適用することが可能になりました。層化、クラスタ化、サンプリングウェイト、有限母集団修正などが適応可能です。

8.項目応答理論(IRT)

IRT IRTは、「item response theory(項目応答理論)」の略記です。IRTモデルは、(非観測の)潜在特性とその潜在特性を測定する項目の間の関係を吟味します。

9.分割表と生存分析の検出力分析

分割表と生存分析の検出力分析 Stataのpowerコマンドでは、検出力、標本の大きさ、効果量を計算できます。これら3つのうちの2つを入力することで、残りの1つが出力されます。リストで値を複数入力すると、二元分割表やグラフが自動で出力されます。今回のリリースでは、この機能を分割表と生存分析の分析へ拡張しました。

10.生存モデルの処置効果

生存モデルの処置効果 生存時間や耐久期間をアウトカムとするとき、平均処置効果や、処置群に対する平均処置効果を推定したくはありませんか?こうした推定を、潜在アウトカム、すなわち、処置群やコントロール群の平均アウトカムを推定する枠組みのなかで行いたくはないですか?今回のStataのリリースでは、処置効果推定量に、パラメトリック生存時間モデルをサポートしました。

11.SEM(構造方程式モデリング)の新規項目

SEMの新規項目 Stata 14からSEMにおいて数多くの新機能が加わります。生存アウトカムのサポートが追加され、生存モデルで、SEMの枠組みを利用可能なります。潜在変数が観測モデルや繰り返し測定モデルなどと組み合わせることも可能になります。さらに、2値、カウント、順序の各アウトカムのサーベイデータがSEMで取り扱えるようになり、その上さらに非正規性に対するSatorra-Bentler調整もできるようになりました。

12.処置効果のバランス診断

処置効果のバランス診断 処置効果の分析では、観測データから実験的に因果効果を導出します。ただ、前提条件として、共変量の分布が処置グループ間で同じ程度になるよう、処置効果モデルでデータを重み付けすることが求められます。バランス診断では、この点を検証できるようになります。

13.混合効果モデルでの分母の自由度

Stataでの線形混合効果モデルのフィッティングは、これまで大標本に対する介入に限られ、正規分布あるいはカイ二乗分布を利用して導出しました。Stata 14からは、Satterthwaite法、Kenward-Roger法を含む5つの手法で小標本での検定統計量を計算できます。

14.marginsコマンドが容易に

marginsコマンドが容易に marginsはStataのコマンドのなかでも説明の難しいコマンドでした。marginsコマンドは、あらゆる「もしも」の分析に利用できます。もしも対象がすべて男性だとしたら、どんな観測値になっていたのか。もしも観測データの男女が、誤って逆のラベルが付けられていたら。こうした仮定に答えます。

15.必要な事後推定の発見

必要な事後推定の発見 モデルのフィッティング後、右のような小ウィンドウで、使用可能な事後推定の統計量、検定、予測の一覧を閲覧できます。

16.その他の新機能

上記も含め新機能は多彩です。以下はその一部です。

  • データセットの最大観測数を20億からさらに拡大
  • 時系列データの構造変化に対する検定
  • ハードルモデル推定
  • 打ち切り型ポアソン回帰
  • 処置効果でのサンプリングウェイト
  • Excel®との協調の強化
  • スペイン語および日本語インターフェースの搭載
  • ICD-10
  • 64ビットメルセンヌツイスタによる擬似乱数
  • マニュアルにQuick Startsセクション新設
  • 部分多項式回帰

 

※Stata14の無償アップデート版Stata14.1の新機能についてはこちらのページをご覧ください。

 

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